基于模糊聚类的数据挖掘方法与应用

模糊聚类分析方法在数据挖掘中的应用
张骏;饶志刚
【期刊名称】《科技进步与对策》
【年(卷),期】2006(23)4
【摘 要】在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法,分析了该方法在数据挖掘中的
特性,讨论了其在大型数据库中的应用方法,并以例证说明这一方法的实际应用.

【总页数】3页(P146-148)
【作 者】张骏;饶志刚
【作者单位】武汉理工大学,管理学院,湖北,武汉,430070;武汉理工大学,管理学院,
湖北,武汉,430070

【正文语种】中 文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.LRE试车数据挖掘中基于最大散度差的模糊聚类分析方法2.模糊聚类分析在数据
挖掘中的应用研究3.模糊聚类分析在数据挖掘中的应用4.数据挖掘在财务分析中
的应用——基于模糊聚类的上市公司财务状况分析5.模糊聚类与数据挖掘在数据
分析中的应用

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基于模糊的聚类算法一、引言在大数据时代，数据量日益庞大且复杂多样，如何从海量数据中发现有意义的信息成为了一个关键问题。

聚类分析作为一种无监督学习的方法，能够对数据进行分类和分组，帮助我们理解数据背后的模式和规律。

而基于模糊的聚类算法则是聚类分析中的一种重要方法，它通过考虑数据的模糊性，能够更好地处理数据的不确定性和模糊性，适用于各种实际应用场景。

二、模糊聚类算法简介2.1 模糊聚类的基本概念模糊聚类是一种将数据按照相似性进行划分的方法，与传统聚类算法不同的是，模糊聚类允许样本属于不同的簇，并将每个样本与每个簇都关联一个隶属度，表示其属于该簇的程度。

通过优化隶属度矩阵，可以得到最优的聚类结果。

2.2 模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-Means，FCM）是模糊聚类中最经典和常用的算法之一。

它通过迭代的方式，不断更新隶属度矩阵和聚类中心，直到满足停止准则。

FCM算法通过最小化目标函数来求解最优的聚类结果，其中目标函数包括两部分：聚类误差和模糊度。

三、模糊聚类算法的应用领域模糊聚类算法在许多领域都有广泛的应用。

下面列举了几个常见的应用领域：3.1 图像分割在图像处理和计算机视觉领域，模糊聚类算法可以用于图像分割，即将图像分成具有相似特征的区域。

通过模糊聚类算法，可以对图像进行分割，并提取出感兴趣的对象或区域。

3.2 文本挖掘在文本挖掘任务中，模糊聚类算法可以用于对文本进行聚类，将具有相似主题或内容的文本归为一类。

这对于文本分类、情感分析等任务非常有用，可以帮助我们理解文本数据背后的模式和规律。

3.3 生物信息学在生物信息学研究中，模糊聚类算法可以用于基因表达数据的聚类分析。

通过将基因表达数据进行聚类，可以发现基因之间的相互关系，识别出具有类似功能或调控机制的基因集合，为生物学研究提供指导和理论支持。

3.4 社交网络分析在社交网络分析中，模糊聚类算法可以用于发现社交网络中的社群结构。

模糊聚类分析的理论、方法与应用研究摘要：在科学技术、经济管理中常常要按一定的标准进行分类。

对所研究的事物按一定标准进行分类的数学方法称为聚类分析，它是多元统计“物以类聚”的一种分类方法。

由于科学技术、经济管理中的分类界限往往不分明，因此采用模糊聚类方法通常比较符合实际。

本文旨在运用模糊聚类分析的方法，贯彻其理论，对具体的例子进行分析和研究。

关键词：聚类分析，模糊，应用，方法。

前言：聚类就是把具有相似性质的事物区分开加以分类。

聚类分析就是用数学方法研究和处理给定对象的分类，“人以群分，物以类聚”，聚类问题是一个古老的问题，是伴随着人类产生和发展不断深化的一个问题。

人类要认识世界就必须要区分不同的事物并认识事物间的，聚类就是把具有相似性质的事物区分开加以分类。

经典分类学往往是从单因素或有限的几个因素出发，凭经验和专业对事物分类。

这种分类具有非此即彼的特性，同一事物归属且仅归属所划定类别中的一类，这种分类的类别界限是清晰的。

随着着人们认识的深入，发现这种分类越来越不适用于具有模糊性的分类间题，如把人按身高分为“高个子的人’，“矮个子的人”，“不高不矮的人”。

如何判别特定的一个人的类别便产生了经典分类学解决不了的困难。

模糊数学的产生为上述软分类提供了数学基础，由此产生了模糊聚类分析。

我们把应用普通数学方法进行分类的聚类方法称为普通聚类分析，而把应用模糊数学方法进行分析的聚类分析称为模糊聚类分析。

随着模糊数学传人我国，模糊聚类分析也传人了我国。

其应用领域已包括了天气预报、气象分析、模式识别、生物、医学、化学等诸多领域。

一、 聚类分析和模糊聚类分析聚类分析是将事物根据一定的特征，并按某种特定要求或规律分类的方法。

由于聚类分析的对象必定是尚未分类的群体，而且现实的分类问题往往带有模糊性，对带有模糊特征的事物进行聚类分析，分类过程中不是仅仅考虑事物之间有无关系，而是考虑事物之间关系的深浅程度，显然用模糊数学的方法处理更为自然，因此称为模糊聚类分析。

使用Matlab进行模糊聚类分析概述模糊聚类是一种非常有用的数据分析方法，它可以帮助我们在数据集中找到隐藏的模式和结构。

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行模糊聚类分析，以及该方法的一些应用和局限性。

引言聚类分析是一种数据挖掘技术，其目的是将数据集中相似的数据点划分为不同的群组或簇。

而模糊聚类则是一种非常强大的聚类方法，它允许数据点属于不同的群组，以及具有不同的隶属度。

因此，模糊聚类可以更好地处理一些模糊性或不确定性的情况。

Matlab中的模糊聚类分析工具Matlab是一种功能强大的数值计算和数据分析软件，它提供了一些内置的模糊聚类分析工具，可以帮助我们进行模糊聚类分析。

其中最常用的是fcm函数（fuzzy c-means clustering）。

fcm函数是基于fuzzy c-means算法的，它使用隶属度矩阵来度量数据点与不同类之间的相似性。

该函数需要指定聚类的数量和迭代次数，然后根据数据点与聚类中心之间的距离来计算隶属度矩阵，并不断迭代更新聚类中心和隶属度矩阵，直到收敛为止。

例如，假设我们有一个包含N个数据点的数据集X，每个数据点包含M个特征。

我们可以使用fcm函数对该数据集进行模糊聚类分析，首先将数据集归一化，并指定聚类的数量（如3个聚类），迭代次数（如100次），并设置模糊指数（如2）。

然后，我们可以使用聚类中心来获得每个数据点的隶属度，并根据隶属度矩阵来进行进一步的数据分析或可视化。

应用实例模糊聚类分析在实际中有很多应用，下面我们将介绍其中两个常见的应用实例。

1. 图像分割图像分割是一种将图像的像素点划分为不同区域或对象的过程。

模糊聚类分析可以在图像分割中发挥重要作用，因为它可以通过考虑像素点与不同区域之间的隶属度来更好地处理图像的模糊性和纹理。

通过使用Matlab中的模糊聚类分析工具，我们可以将一张图像分割为不同的区域，并进一步进行对象识别或图像处理。

2. 数据分类在数据挖掘和机器学习中，数据分类是一个非常重要的任务，其目的是将数据点划分到不同的类别中。

模糊C均值聚类及其有效性检验与应用研究一、内容概要本研究专注于模糊C均值聚类（Fuzzy Cmeans Clustering），这是一种在数据挖掘和模式识别领域广泛应用的无监督学习方法。

通过结合模糊理论和聚类技术，Fuzzy C均值聚类能够在模糊数据集中发现并提取有价值的信息。

引言: 介绍模糊集理论的基本概念，并阐述模糊C均值聚类算法的起源和基本原理，以及其在各领域的应用前景。

模糊C均值聚类算法: 详尽描述算法的具体步骤，包括初始化、模糊划分、聚类和迭代优化等，以及对初始聚类中心的选择和算法终止条件的设定进行深入探讨。

模糊C均值聚类的有效性检验: 探讨如何准确评估聚类结果的性能。

首先定义了聚类效果的评估指标，如轮廓系数和DaviesBouldin 指数，并提出了基于这些指标的聚类有效性检验方法。

案例分析: 通过实际应用案例，展示模糊C均值聚类算法在处理各类复杂数据集时的表现。

案例涵盖了图像分割、文档聚类和生物信息学等领域的数据分析。

应用研究: 探讨模糊C均值聚类算法在不同领域的应用潜力，如金融风控、智能交通和医疗诊断等。

针对特定应用场景，提出了一系列基于模糊C均值聚类的特征选择和降维策略。

结论: 总结研究成果，强调模糊C均值聚类算法在解决实际问题中的有效性和实用性，并指出未来研究方向，旨在进一步完善算法性能并拓展其应用领域。

本研究通过对模糊C均值聚类算法进行系统性的理论分析和案例验证，不仅揭示了其有效的聚类性能，还在多个实际应用领域展现出巨大的潜力和价值。

1.1 背景及意义随着计算机技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，使得对数据的处理和分析变得越来越重要。

在众多数据处理方法中，聚类作为一种无监督学习方法，被广泛应用于各种领域，如图像处理、模式识别、文档聚类等。

传统的聚类算法如Kmeans、层次聚类等虽已取得一定的应用成果，但往往存在对初始中心点选择敏感、对噪声敏感、局部最优解等问题。

模糊C均值聚类（Fuzzy Cmeans Clustering，简称FCM）是一种基于模糊集理论和传统C均值聚类的改进算法。

模糊聚类算法在大数据处理中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为了当今社会的一个重要组成部分。

这些大数据通常包含各种各样的信息，从用户的在线行为到传感器生成的数据，再到文本和图像数据。

在如此庞大而多样化的数据集中，寻找有意义的模式和关联变得愈加重要，而模糊聚类算法正是在这方面发挥了关键作用。

本文将探讨模糊聚类算法在大数据处理中的应用，以及它们是如何帮助我们从混沌中提取有用信息的。

## 模糊聚类算法的背景模糊聚类是一种机器学习技术，它有别于传统的硬聚类方法，如K 均值聚类。

在传统的硬聚类中，每个数据点只能分配到一个簇中，而在模糊聚类中，数据点可以同时属于多个簇，每个分配都有一个隶属度度量，表示数据点与每个簇的关系强度。

这种灵活性使模糊聚类成为处理大数据集的理想选择，因为大数据通常具有复杂的内在结构，难以用简单的硬分配来描述。

## 模糊聚类的应用领域### 1. 客户细分在大数据驱动的市场中，企业通常需要深入了解其客户，以更好地满足其需求并提供个性化的产品和服务。

模糊聚类可以帮助企业将客户分为不同的细分群体，而不仅仅是传统的市场细分。

这些模糊的细分可以更好地捕捉客户的兴趣和行为，帮助企业更好地定制其产品和营销策略。

### 2. 图像处理大数据中的图像通常包含大量的信息，模糊聚类可以用于图像分割和对象识别。

通过将图像中的像素分配给不同的簇，可以更好地理解图像中的不同区域和对象，从而实现更精确的图像处理和分析。

### 3. 社交网络分析在社交网络中，模糊聚类可以用于识别社交网络中的社群和子群。

通过将用户分配给多个社交圈子，并计算他们对每个圈子的隶属度，可以更好地理解用户在社交网络中的互动和关系。

### 4. 医疗诊断在医疗领域，模糊聚类可以用于分析医疗图像和患者数据，以辅助医生进行疾病诊断和治疗。

通过将患者数据分配给不同的簇，可以帮助医生更好地理解疾病的不同亚型和患者之间的差异。

## 模糊聚类算法的例子### 1. 模糊C均值（FCM）模糊C均值是最常见的模糊聚类算法之一，它使用隶属度来确定数据点与每个簇的关系强度。

基于聚类分析的数据挖掘方法研究数据挖掘在当今信息时代已经成为了一种必要的技术手段，其作用不仅仅是从海量数据中提取有用的信息，而且更是为企业决策提供了有力的支持和保障。

数据挖掘的方法很多，其中聚类分析作为一种非监督学习方法，已经在实际应用中被广泛使用，其具有很高的效率性和准确性，本文将重点研究基于聚类分析的数据挖掘方法。

首先，我将简要介绍聚类分析的基本原理。

聚类分析，顾名思义，就是将相似的数据分成一组，不相似的数据分到其他组中。

聚类分析有两种主要方法，一种是层次聚类法，另一种是K-Means聚类法。

层次聚类法是建立在数据对象之间的相似度或距离度量之上的，而K-Means聚类法则是通过定义聚类中心，将数据划分进相应的聚类中心。

这两种方法各有特点，根据具体情况选择适合的方法进行聚类分析。

其次，我们来看看聚类分析在实际应用中的表现。

在实际应用中，聚类分析被广泛应用于市场营销、医学诊断、图像处理、社会科学研究等领域。

比如，在市场营销中，通过聚类分析对消费者的行为和需求进行分析，可以更好地制定销售策略和产品定位；在医学诊断中，可以通过对医学数据进行聚类分析，发现不同症状之间的关系，提高疾病诊断和治疗的准确性。

但是，作为一种非监督学习方法，聚类分析仍然存在一些问题。

同类的数据可能会被分到不同的聚类中心，不同类的数据可能会被分到同一个聚类中心，这些都可能会导致聚类结果的不准确性。

因此，在应用聚类分析方法时，需要根据具体情况进行数据预处理、选择合适的距离度量方法、决定聚类的数量等。

最后，我们再来看看聚类分析在未来的发展方向。

随着大数据时代的到来，聚类分析的应用前景将愈加广阔。

同时，聚类分析也将面临更多的挑战和发展机遇。

未来的聚类分析方法将更加注重算法的效率性和准确性，开发具有自适应性、动态性、无标签图像特征聚类方法等新领域聚类方法。

此外，聚类分析与其他数据挖掘技术的结合，将是未来聚类分析的一个重要研究领域。

综上所述，聚类分析作为一种非常有效的数据挖掘方法，已经被广泛应用于生产实践中。

基于模糊聚类算法的文本分类技术研究随着互联网的普及，我们每天都会接收到大量的文字信息，如何高效地对这些信息进行分类和整理，成为了一个非常重要的问题。

文本分类技术就是解决这个问题的一种方法。

本文将介绍基于模糊聚类算法的文本分类技术的研究。

一、什么是文本分类技术？文本分类技术（Text Classification），也被称为文本挖掘技术（Text Mining），是一种数据挖掘技术，主要应用于对文本数据进行分类和归类。

文本分类技术可以帮助我们快速地过滤出我们需要的信息，并将其按照一定的规则分门别类，方便我们进行查找和分析。

二、文本分类技术的应用领域文本分类技术的应用领域非常广泛，例如：1. 搜索引擎：搜索引擎需要对网页进行分类归纳，使得用户能够快速地找到自己想要的内容。

2. 新闻分类：对新闻进行分类，方便用户快速浏览最新情况。

3. 垃圾邮件过滤：将垃圾邮件识别出来，并阻止其进入用户的邮箱。

4. 情感分析：通过对用户评论的分类和分析，了解用户对产品的评价和需求。

三、基于模糊聚类算法的文本分类在文本分类技术中，最常用的算法是朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、最近邻算法等。

而本文要介绍的是一种基于模糊聚类算法的文本分类方法。

1. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种聚类算法，其基本思想是将数据分成若干组，并且同一组内的数据在某种意义下是相似或相近的。

在模糊聚类算法中，每个数据点不再只属于一个类别，而是具有属于每个类别的一定概率。

模糊聚类算法最常用的方法是Fuzzy C-Means（FCM）算法，它是一种针对多维数据的非监督分类算法。

其核心是在数据集中选择一些中心点，然后不断迭代，直到聚类簇的中心点不再变化。

2. 基于模糊聚类算法的文本分类在基于模糊聚类算法的文本分类中，文本首先需要进行预处理，包括去噪、分词、停用词过滤等操作。

然后，将文本转化为向量表示，每篇文章都表示为一个向量。

接着，以Fuzzy C-Means算法为例，将每篇文章作为一个数据点，以词语的出现频率作为特征，进行聚类。

聚类算法在数据挖掘领域中的研究及应用数据挖掘是一项具有重要意义的技术，在人工智能、金融分析等领域均有着广泛的应用。

而聚类算法则是数据挖掘中最为核心的技术之一，它是一种将相似数据归为一类的技术，能够为我们提供数据分类和数据归纳方面的有价值的参考。

聚类算法可以被用于分析海量的数据集，从而挖掘其中的模式和规律，提供精准、快速的数据处理与分析。

下面我们将详细介绍聚类算法在数据挖掘领域中的研究及应用, 以及它对于各个领域的积极作用。

一、研究背景目前，每天发布的信息量都是庞大的。

为了更有效地进行分析和使用这些数据集，需要对数据进行分类，提取准确的信息，找到其中的模式、趋势和隐匿的知识，取得更明智的决策。

聚类算法正好适用于此种目的。

除了对大量数据的分类，聚类算法还能够帮助我们发现无标注的数据的原有结构和分层规律。

二、聚类算法的类型聚类算法通常被分为以下四类：层次聚类、基于中心的方法、基于密度的方法和基于概率的方法。

1、层次聚类层次聚类是一个递归算法，它将数据集中所有的数据点看作是单个元素形成一个聚类，然后不断地合并这些聚类，直到只剩下一个聚类。

在此过程中，算法构建出由树形结构形成的聚类分层图，这种方法也被称作树型聚类树。

2、基于中心的方法如果我们的数据集中包含很多不适用于层次聚类的二元量，那么基于中心的方法是一个更加合适的选择。

我们可以通过K均值聚类方法来解决这个问题。

K均值聚类是一种迭代算法，它的目标是将数据集划分成K个不同的聚类。

在每一次迭代之后，K个聚类中心移动到了一个新的位置，直到收敛。

3、基于密度的方法基于密度的聚类算法通常用于对噪声点产生更好的容忍度。

基于密度的聚类算法通常是通过寻找密集区域并将其分离出来形成聚类的过程。

由于对噪声点的容忍度更高，因此这种聚类算法被认为是非常适合于处理任意形状的数据集的。

4、基于概率的方法基于概率的聚类算法是一种混合模型，其目标是找到描述观察到的数据的一个共同统计模型。

基于模糊聚类的无监督学习算法研究与应用一、引言无监督学习是机器学习中重要的研究领域，其目标是在没有标签数据的情况下，通过学习数据之间的内在关系和规律，自动发现数据的结构和模式。

模糊聚类作为无监督学习中的重要方法之一，可以有效地处理具有不确定性和模糊性的数据。

本文旨在介绍基于模糊聚类的无监督学习算法的研究进展和应用，并探讨其优势和局限性。

二、模糊聚类算法的基本原理1. 模糊聚类的概念模糊聚类是一种基于模糊集合理论的聚类方法，它考虑了数据点与多个聚类的隶属度，而不仅仅是简单地将数据点划分到某个聚类中。

这样可以更好地应对数据的不确定性和模糊性。

2. 模糊聚类算法的基本步骤模糊聚类算法的基本步骤包括初始化隶属度矩阵、计算聚类中心、更新隶属度矩阵和重复迭代直至达到收敛条件。

三、经典的模糊聚类算法1. FCM算法模糊C均值算法（FCM）是最早和最经典的模糊聚类算法之一。

FCM算法通过最小化目标函数来计算数据点在每个聚类中的隶属度，并根据隶属度来更新聚类中心。

2. PCM算法模糊C均值算法（PCM）是对传统FCM算法的改进，它考虑了样本点与聚类之间的模糊关系和数据点的分布特性。

PCM算法通过引入一个概率密度模型来描述数据点的分布，并在计算隶属度时考虑了数据点在模糊概率密度下的“质量”。

四、模糊聚类算法的应用1. 图像分割模糊聚类算法在图像分割中有着广泛的应用。

通过对图像像素进行聚类，可以将相似的像素点分为一类，从而实现目标的分割和提取。

2. 文本挖掘模糊聚类算法可以帮助将具有相似主题或语义的文本归为一类。

在文本挖掘中，模糊聚类算法可以用于聚类相似的文档，从而实现文本分类，信息检索等任务。

3. 生物信息学在生物信息学中，模糊聚类算法可以用于基因表达数据的分析和分类。

通过对基因表达数据进行聚类，可以找到基因间的关联性，从而发现潜在的基因功能和生物过程。

五、模糊聚类算法的优势和局限性1. 优势模糊聚类算法能够考虑数据的不确定性和模糊性，更好地适应现实世界中真实数据的特点。

基于模糊聚类的图形识别技术研究与应用摘要：图形识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。

传统的图形识别方法通常基于特征提取和分类器的组合，但在处理复杂的图形数据时，其性能容易受到诸多因素的限制。

本文提出了一种基于模糊聚类的图形识别技术，并在实际应用中对其效果进行了验证。

实验结果表明，基于模糊聚类的图形识别技术在处理复杂图形数据方面具有较好的性能，能够有效提高图形识别的准确性和鲁棒性。

1. 引言图形识别技术是计算机视觉领域的核心研究方向之一，具有广泛的应用前景。

在图像识别任务中，常常需要对复杂图形进行分类和识别，以满足各种应用场景中对图形数据的处理需求。

传统的图形识别方法通常基于特征提取和分类器的组合，这种方法在处理简单图形时效果良好，但在处理复杂的图形数据时存在一定的局限性。

2. 模糊聚类原理及算法2.1 模糊聚类原理模糊聚类是一种将数据划分为相似度高的子集的方法，相比于传统的硬聚类，模糊聚类能够灵活地对数据进行分类。

模糊聚类的核心思想是将每个样本分配到每个类的概率进行描述，从而得到柔性的分类结果。

通过引入模糊度参数，能够更好地处理不确定性和模糊性的情况。

2.2 模糊聚类算法本文采用了模糊C-均值算法（FCM）作为基于模糊聚类的图形识别技术的核心算法。

FCM算法通过迭代求解来获取最优的聚类结果，其迭代公式如下：$$U_{ij} = \left\{ \begin{array}{ll}1 & \text{if } j = \arg \min_k \left( \frac{{\| \mathbf{x}_i - \mathbf{c}_j \|}}{{\|\mathbf{x}_i - \mathbf{c}_l \|}} \right)^{\frac{2}{{m-1}}} \\0 & \text{otherwise}\end{array} \right.$$其中，$U_{ij}$表示样本$\mathbf{x}_i$属于聚类中心$\mathbf{c}_j$的隶属度，$m$为模糊度参数。

模糊聚类方法及其在数据分类中的应用研究摘要：本论文主要研究模糊聚类方法在数据分类中的应用，目的是研究并提出数据分类的一种新方法——分段线性隶属度函数确定的密度聚类方法。

本论文主要分析研究了现有的数据分类中的几种方法，通过各种理论和实验仿真证明：本文提出的密度聚类方法克服了现有方法的缺点，特别是避免了模糊C均值聚类方法结果严重依赖随机生成的初始聚类中心，能够快速得到聚类中心，是一种更简单和实用的方法。

关键字：模糊聚类分析数据分类模式识别数据库Fuzzy clustering method and its applicationin data classification researchAbstract:This paper mainly studies the fuzzy clustering method in data classification, aims to study and put forward data classification -- a new method of piecewise linear membership function to determine the density clustering method. This paper mainly analysis of existing data classification methods through various theoretical and experimental simulation shows: this density clustering method overcomes disadvantages, especially avoid fuzzy mean clustering method the results depend heavily on randomly generated initial clustering center, can quickly obtain the clustering center, is a more simple and practical method.Key Words: Fuzzy; Cluster analysis; Data classification; Pattern recognition; Database;引言随着电子技术、计算机技术、通信技术等先进技术的引入，工厂的信息化建设不断增强，工厂每天都会采集到海量的业务数据，包括各类的设计数据、生产监控数据等。

模糊c均值聚类算法及其应用
模糊C均值聚类(FCM)是一种普遍使用的基于数据密度的聚类算法，
它是很多聚类算法的改进，通过梯度下降法来求解聚类中心的最优化问题。

该算法的优点是，可以给出聚类类别的隶属度，但也存在不容易找到最优
解的问题。

模糊C均值聚类算法的应用领域十分广泛，可以用于影像处理、故障
诊断、模式识别、异常检测和生物智能等领域。

它可以有效地解决非线性
问题，通过计算每一点的隶属度，模糊C均值聚类算法能够更好的刻画数
据内部的聚类结构。

它还可以适用于具有不同类型属性的多维数据，能够
有效地解决数据聚类、分析和挖掘的问题。

第8章 模糊聚类 8.1 概 述聚类是人类一项最基本的认识活动，如“物以类聚，人以群分”。所谓聚类就是按照事物的某些属性，把事物聚集成类，使类间的相似性尽量小，类内的相似性尽量大。其数学描述为设给定数据集合，其中为数据对象，根据数据对象间的相似程度将数据集合分成组，并满足：

则该过程称为聚类，称为簇。聚类的基本方法经常是定义两个对象之间的距离，也可采用不依赖于距离的方法：首先定义一个优化目标，再优化得到某个局部最小值。聚类与分类区别：聚类是一个无监督的学习过程，属观察学习；而分类是有监督的学习过程，属示例学习。它们的根本区别在于，分类时需要事先知道分类所依据的属性值，而聚类是要找到这个分类的属性值。一般属性值有两类：数值属性和符号属性。关于数值属性聚类方法很多，而对符号属性聚类方法较少，常是将其转化为数值后再处理。聚类分析目前已广泛应用于诸多领域，包括模式识别、数据分析、图像处理、自动控制以及市场研究等。通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。

8.2 聚类方法的分类聚类分析方法很多，通常是针对数据库中的记录，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别（如，-平均算法、-中心点算法、基于凝聚的层次聚类和基于分裂的层次聚类等）。一般来说，对于相同的数据集，若采用不同的聚类方法，可能有不同的划分结果。（1）按聚类的标准分，有统计聚类方法和概念聚类方法统计聚类方法：基于相似性测量。包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、重叠聚类和模糊聚类等。这种聚类方法是一种基于全局比较的聚类，它需要考察所有个体才能决定类的划分。因此，它要求所有的数据必须预先给定，而不能动态增加新的数据对象。概念聚类方法：基于对象具有的概念。这里的距离不再是统计方法中的几何距离，而是根据概念的描述来确定的。典型的概念聚类或形成方法有：COBWEB、OLOC和基于列联表的方法。（2）按聚类的对象分，有数值聚类方法和符号值聚类方法数据聚类方法：所分析的数据的属性为数值数据，因此可对所处理的数据直接比较大小；符号值聚类方法：所分析的数据的属性为符号数据，因此对所处理的数据不能直接比较大小。 （3）按聚类尺寸分，有基于距离聚类、基于密度聚类和基于连续的聚类基于距离的聚类：根据数据之间的距离进行聚类。这种算法对于噪声数据和孤立点数据比较敏感；基于密度的聚类：该方法认为簇是具有相同密度的连通区域。因此，密度聚类需要扫描整个数据集，将数据空间划分为不同的小方格，并使用小方格的并来近似表示簇。该方法有可能不够精确，但该方法对于噪声数据和孤立点不敏感。该方法也可利用空间索引结构，通过计算超球区内的密度进行聚类，但该方法因为要维护复杂的索引结构，故对于海量数据存在效率问题；基于连续的聚类：将聚类对象映射为图模型或超图模型，然后根据边或者超边寻找连通的结点集合。

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用
梁伍七;江克勤
【期刊名称】《安庆师范学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2004(010)002
【摘要】数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望.
【总页数】3页(P65-67)
【作者】梁伍七;江克勤
【作者单位】安徽广播电视大学,安徽,合肥,230022;安庆师范学院,计算机系,安徽,安庆,246011
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.模糊聚类分析方法在数据挖掘中的应用 [J], 张骏;饶志刚
2.模糊聚类分析在数据挖掘中的应用研究 [J], 王颖洁
3.模糊聚类分析在数据挖掘中的应用研究 [J], 许海洋;汪国安;王万森
4.模糊聚类分析及其在数据挖掘中的应用 [J], 朱强
5.数据挖掘中模糊聚类分析对医学新生计算机分层教育的应用研究 [J], 马桂峰;陈景武;王培承;王金才;张振楠
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